生动有趣入门线性代数

生动入门线性代数
最新推荐文章于 2025-11-22 10:31:28 发布
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该博客助力读者生动有趣地入门线性代数，虽未提供具体内容，但从标题可知其以有趣方式引导学习线性代数相关知识，在线性代数学习方面或有独特见解与方法。
【数学：线性代数】如何生动有趣的入门线性代数
荪荪的博客
10-31 7477
转载：http://blog.youkuaiyun.com/u010751535/article/details/52856123#%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B9%98%E6%B3%95 已精通线性代数的朋友，不需要看这篇文章。 写给那些不同专业又对人工智能感兴趣的同学们： 我和别人不太一样，未来就业的恐惧和压力驱动不了我，能驱动我前进的只有精神动力。而自高中开始我
【Lecture2】线性代数复习
人工智障的博客
12-03 564
当我们处理图像的时候，实际上是在和矩阵打交道，因此自然少不了线性代数。详细的内容可以直接看飞飞的课件，如果不追求证明的话可以拿来就用。课件讲到了SVD，看了课件提到的if you're interested的资料，里面有SVD的几何解释，对于理解SVD大有裨益，在此处做点笔记。
线性代数入门(1) - 什么是线性代数？
深入理解数字信号处理
01-13 4684
原文链接不可考。         线性代数几乎是每个学理工科的大学生都会学的一门课，然而我感觉大家对这门课的感觉都不怎么好，很多人都觉得不知道线性代数是做什么的，或者为了应付考试学会了一些计算和解题的方法。但在其他课程学习中却常常看到那些矩阵、向量等等，便头疼万分，对线性代数更是深恶痛绝。最后一个大学学下来，还是没明白线性代数是什么东西，更别说去用其中的方法了。所以我一直想写一些关于线性代数的东
如何生动有趣的入门线性代数
神棍之路
05-17 1048
向量点乘先让我们来看一段视频，但我希望你只看一遍！PPAP洗脑全球如果你继续读到了这句话，那么恭喜你，你抵抗住了病毒的洗脑。同时你听到了3个向量点乘。1、I have a pen, I have an apple—->apple pen （eq.1） 2、I have a pen, I have a pineapple—->pineapple pen （eq.2） 3、apple pen, pineapple pen—->pen pineapple apple pen （eq.3）
【可乐荐书】有趣的矩阵：看得懂又好看的线性代数
白洞，白色的明天在等着我们
05-15 3889
线性代数是大学理工类经济管理类专业必修的数学基础课程，这门课对后续的专业课研修具有重要意义。但由于其知识体系庞大、概念抽象，给学生的学习带来不小的挑战。然而，课堂讲授多以抽象的数学概念为主，鲜少涉及这些概念在现实生活中的应用，这使学生对于线性代数的兴趣索然。本书旨在解决这一矛盾，使读者了解线性代数相关理论在现实世界中的丰富应用，从而激发读者学习线性代数的兴趣和热情。有趣的矩阵：看得懂又好看的线性代数》由北京大学出版社出版，从中国古代数学思想益智游戏企业管理计算机科学博弈论等角度出发，介绍了。
欧姆社学习漫画-数学漫画线性代数：轻松学习线性代数的最佳助手
gitblog_06740的博客
05-28 477
欧姆社学习漫画-数学漫画线性代数：轻松学习线性代数的最佳助手 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在数字与符号的世界中，线性代数以其独特的魅力和实用性，成为数学领域的重要分支。然而，《欧姆社学习漫画-数学·漫画线性代数》以一种前所未有的方式，让这门看似复杂的学科变得触手可及。这是一本结合了漫画和数学知识的图书，由日本作者高桥信精心创作，并由腾永红翻译，科学出...
2025年了，Strang在1976年出版的《斯特朗线性代数》，仍然是最好的数学教材！
图灵教育
11-22 32
教授反对传统教学“从定义到定理”的僵化模式，而是主张“从直观到抽象”的自然过程，以具体问题为出发点，以自然理解为核心，以实际应用为落脚点，引导读者“自己发现”数学概念。因此，他从不急于抛出抽象定义和推导，转而采用一种近乎“讲故事”的形式，用口语化的叙事风格、略带风趣的方式解释复杂的数学思想。此外，本书在编排上的另一大特点是，提早引入线性变换这一教学难点，并不拘一格地将其融入到各个主题中：先随着矩阵一起，介绍相对容易接受的伸缩、旋转、反射、投影，而把更一般的线性变换（特别是相似变换）放到后面。
完结！《沉浸式线性代数》完整版正式发布，全交互式体验
红色石头的专栏
05-15 2242
点击上方“AI有道”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达两个月前，红色石头发文介绍过一本非常棒的在线线性代数教程，名为《Immersive Linear Algeb...
matlab交互式课件模块，解决基本的矩阵方法和线性系统教入门线性代数课程.zip
05-15
本压缩包中的资源，"matlab交互式课件模块，解决基本的矩阵方法和线性系统教入门线性代数课程.zip"，旨在为初学者提供一个生动且实践性强的学习环境，深入理解线性代数的基础概念和方法。 课件模块的核心内容包括...
MATLAB软件在线性代数教学中的应用.pdf
06-27
以行列式教学为例，行列式是研究线性代数的入门概念，它在几何、物理、工程学等众多领域有着广泛的应用。行列式的计算传统上依赖于定义法、展开法、行列式性质等方法，这些方法往往较为复杂且易于出错。MATLAB提供了...
mit线性代数中文pdf
06-21
总之，MIT线性代数中文PDF是一本值得一读的线性代数入门教材。它准确且通俗易懂的语言、丰富多彩的例题和习题、以及有趣而实用的应用实例，都使得这本书成为理解线性代数的必备工具。 ### 回答2： MIT线性代数课程...
MATLAB英文教程：数字信号处理与线性代数应用
第四，由于语法简洁直观，配合图形化输出功能，使得学习线性代数等抽象数学知识变得更加生动有趣。例如，在解决线性方程组时，传统手工计算繁琐易错，而在MATLAB中仅需几行代码即可完成求解，如使用反斜杠运算符“A\...
探索线性代数新视角：《Axler-Linear Algebra Done right 3rd》深度解析
书中对关键术语、定理、数学家的贡献以及证明的思想进行了注释，这有助于学生对材料的理解，也让学习过程更加生动有趣。 #### 低起点，易入门 Axler强调即使没有线性代数的预备知识，读者也能从这本书开始学习线性...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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